# 用一层隐含层的神经网络分类二维数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from testCases import *
import sklearn
import sklearn.datasets
import sklearn.linear_model
from planar_utils import plot_decision_boundary, sigmoid, load_planar_dataset, load_extra_datasets

np.random.seed(1)

# X, Y = load_planar_dataset()

# # 数据可视化:
# plt.scatter(X[0, :],
#             X[1, :],
#             c=Y.reshape(X[0, :].shape),
#             s=40,
#             cmap=plt.cm.Spectral)
# plt.show()

# 其他数据集
# Datasets
noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure = load_extra_datasets()

datasets = {"noisy_circles": noisy_circles,
            "noisy_moons": noisy_moons,
            "blobs": blobs,
            "gaussian_quantiles": gaussian_quantiles}

### START CODE HERE ### (choose your dataset)
dataset = "gaussian_quantiles"
### END CODE HERE ###

X, Y = datasets[dataset]
X, Y = X.T, Y.reshape(1, Y.shape[0])

# make blobs binary
if dataset == "blobs":
    Y = Y%2

# Visualize the data
plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y.reshape(X[0,:].shape), s=40, cmap=plt.cm.Spectral);
plt.show()
# 获得数据集实例的大小，以及变量"X","Y"的shape是什么=====================================================

shape_X = X.shape
shape_Y = Y.shape

m = shape_X[1]  #训练集大小

print("The shape of X is: " + str(shape_X))
print("The shape of Y is:" + str(shape_Y))
print("I have m = %d training examples!" % (m))

# 使用sklearn的内置函数训练逻辑回归分类器===============================================================
# Train the logistic regression classifier
clf = sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV()
clf.fit(X.T, Y.T)

# Plot the decision boundary for logistic regression
plot_decision_boundary(lambda x: clf.predict(x), X, Y.ravel())
plt.title("Logistic Regression")
plt.show()

# Print accuracy
LR_predictions = clf.predict(X.T)
print('Accuracy of logistic regression: %d ' %
    float((np.dot(Y, LR_predictions) + np.dot(1 - Y, 1 - LR_predictions)) /
            float(Y.size) * 100) + '% ' +
    "(percentage of correctly labelled datapoints)")

# 神经网络模型========================================================================================
# 建立神经网络的一般方法是：
# 1.定义神经网络结构（输入单元数，隐藏单元数等）。
# 2.初始化模型的参数
# 3.循环：实现向前传播，计算损失，后向传播以获得梯度，更新参数(梯度下降)


# 一，定义神经网络结构(n_x:输入层大小；n_h：隐含层大小；n_y：输出层大小；)=======
def layer_sizes(X, Y):
    """
    参数：
    X——形状的输入数据集(输入大小，示例数)
    Y——形状标签(输出大小，示例数)

    返回:
    n_x——输入层的大小
    n_h——隐藏层的大小
    n_y——输出层的大小
    """
    n_x = X.shape[0]  #输入层大小
    n_h = 4
    n_y = Y.shape[0]  #输出层大小

    return (n_x, n_h, n_y)


# 验证
X_assess, Y_assess = layer_sizes_test_case()
(n_x, n_h, n_y) = layer_sizes(X_assess, Y_assess)
print("The size of the input layer is: n_x = " + str(n_x))
print("The size of the hidden layer is: n_h = " + str(n_h))
print("The size of the output layer is: n_y = " + str(n_y))


# 二，初始化模型的参数=======================================================
def initialize_parameters(n_x, n_h, n_y):
    """
    参数:
    n_x——输入层的大小
    n_h——隐藏层的大小
    n_y——输出层的大小

    返回:
    params——包含你的参数的python字典:
    W1——形状权矩阵(n_h, n_x)
    b1——形状偏置向量(n_h, 1)
    W2——形状权矩阵(n_y, n_h)
    b2——形状(n_y, 1)的偏差向量
    """
    np.random.seed(2)  #seed是保证随机数的产生与例子是一样的，方便验证

    W1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01
    b1 = np.zeros((n_h, 1))
    W2 = np.random.randn(n_y, n_h) * 0.01
    b2 = np.zeros((n_y, 1))

    assert (W1.shape == (n_h, n_x))
    assert (b1.shape == (n_h, 1))
    assert (W2.shape == (n_y, n_h))
    assert (b2.shape == (n_y, 1))

    parameters = {"W1": W1, "b1": b1, "W2": W2, "b2": b2}

    return parameters


# 验证
n_x, n_h, n_y = initialize_parameters_test_case()

parameters = initialize_parameters(n_x, n_h, n_y)
print("W1 = " + str(parameters["W1"]))
print("b1 = " + str(parameters["b1"]))
print("W2 = " + str(parameters["W2"]))
print("b2 = " + str(parameters["b2"]))


# 三，循环=============================================================
# 实现forward_propagation()
def forward_propagation(X, parameters):
    """
    参数:
    X——大小(n_x, m)的输入数据
    参数——包含参数的python字典(初始化函数的输出)

    返回:
    A2——第二次激活的sigmo输出
    缓存——一个包含“Z1”，“A1”，“Z2”和“A2”的字典
    """
    # 从字典parameters中检索参数
    W1 = parameters["W1"]
    b1 = parameters["b1"]
    W2 = parameters["W2"]
    b2 = parameters["b2"]

    # 向前传播计算A2
    Z1 = np.dot(W1, X) + b1
    A1 = np.tanh(Z1)
    Z2 = np.dot(W2, A1) + b2
    A2 = sigmoid(Z2)

    assert (A2.shape == (1, X.shape[1]))

    cache = {"Z1": Z1, "A1": A1, "Z2": Z2, "A2": A2}

    return A2, cache


# 验证
X_assess, parameters = forward_propagation_test_case()

A2, cache = forward_propagation(X_assess, parameters)

# Note: we use the mean here just to make sure that your output matches ours.
print(np.mean(cache['Z1']), np.mean(cache['A1']), np.mean(cache['Z2']),np.mean(cache['A2']))

# 实现computer_cost()以计算损失的值==========================================================================
def compute_cost(A2, Y, parameters):
    """
    计算公式(13)中给出的交叉熵损失

    参数:
    A2——第二次激活的sigmoid输出，形状(1，例子数)
    Y——“true”标注形状向量(1，示例数)
    参数——python字典，包含你的参数W1, b1, W2和b2

    返回:
    损失——交叉熵损失
    """
    m = Y.shape[1] # 样本数量

    # 计算交叉熵损失
    logprobs = Y*np.log(A2) + (1-Y)* np.log(1-A2)
    cost = -1/m * np.sum(logprobs)

    cost = np.squeeze(cost)     # 确保损失是我们希望的损失

    assert(isinstance(cost, float))
    
    return cost

# 验证
A2, Y_assess, parameters = compute_cost_test_case()

print("cost = " + str(compute_cost(A2, Y_assess, parameters)))

# 实现函数backward_propagation()===========================================================
def backward_propagation(parameters, cache, X, Y):
    """
    使用上面的指令实现向后传播。

    参数:
    参数——包含参数的python字典
    缓存——一个包含“Z1”，“A1”，“Z2”和“A2”的字典。
    X——形状的输入数据(2，示例数)
    Y——“true”标注形状向量(1，示例数)

    返回:
    gradient—python字典，包含关于不同参数的梯度
    """
    m = X.shape[1]

    # 首先，从字典“parameters”中检索W1和W2
    W1 = parameters["W1"]
    W2 = parameters["W2"]

    # 也从字典“缓存”中检索A1和A2
    A1 = cache["A1"]
    A2 = cache["A2"]

    # 反向传播:计算dW1、db1、dW2、db2。
    dZ2 = A2 - Y
    dW2 = 1 / m * np.dot(dZ2,A1.T)
    db2 = 1 / m * np.sum(dZ2,axis=1,keepdims=True)
    dZ1 = np.dot(W2.T,dZ2) * (1-np.power(A1,2))
    dW1 = 1 / m * np.dot(dZ1,X.T)
    db1 = 1 / m * np.sum(dZ1,axis=1,keepdims=True)

    grads ={"dW1": dW1,
            "db1": db1,
            "dW2": dW2,
            "db2": db2}
    
    return grads

# 验证
parameters, cache, X_assess, Y_assess = backward_propagation_test_case()

grads = backward_propagation(parameters, cache, X_assess, Y_assess)
print ("dW1 = "+ str(grads["dW1"]))
print ("db1 = "+ str(grads["db1"]))
print ("dW2 = "+ str(grads["dW2"]))
print ("db2 = "+ str(grads["db2"]))

# 使用梯度下降实现参数更新=============================================================
def update_parameters(parameters, grads, learning_rate = 1.2):
    """
    使用上面给出的梯度下降更新规则更新参数

    参数:
    参数——包含参数的python字典
    gradient——包含你的渐变的python字典

    返回:
    参数——python字典，包含你更新的参数
    """

    # 从字典中查找所需参数
    W1 = parameters["W1"]
    b1 = parameters["b1"]
    W2 = parameters["W2"]
    b2 = parameters["b2"]

    dW1 = grads["dW1"]
    db1 = grads["db1"]
    dW2 = grads["dW2"]
    db2 = grads["db2"]

    # 更新参数
    W1 = W1 - learning_rate * dW1
    b1 = b1 - learning_rate * db1
    W2 = W2 - learning_rate * dW2
    b2 = b2 - learning_rate * db2

    parameters ={   "W1": W1,
                    "b1": b1,
                    "W2": W2,
                    "b2": b2}
    
    return parameters

# 验证
parameters, grads = update_parameters_test_case()
parameters = update_parameters(parameters, grads)

print("W1 = " + str(parameters["W1"]))
print("b1 = " + str(parameters["b1"]))
print("W2 = " + str(parameters["W2"]))
print("b2 = " + str(parameters["b2"]))

# 四，在nn_model（）中建立你的神经网络模型。=====================================================
def nn_model(X, Y, n_h, num_iterations = 10000, print_cost=False):
    """
    参数:
    X——形状数据集(2，示例数)
    Y——形状标签(1，示例数)
    n_h——隐藏层的大小
    num_iterations——梯度下降循环中的迭代次数
    print_cost——如果为True，则每1000次迭代打印一次开销

    返回:
    参数——模型学习到的参数。然后可以用它们来预测。
    """
    np.random.seed(3)
    n_x = layer_sizes(X, Y)[0]
    n_y = layer_sizes(X, Y)[2]

    # 初始化参数，然后检索W1, b1, W2, b2。输入:“n_x, n_h, n_y”。输出=“W1, b1, W2, b2，参数”。
    parameters = initialize_parameters(n_x, n_h, n_y)
    W1 = parameters["W1"]
    b1 = parameters["b1"]
    W2 = parameters["W2"]
    b2 = parameters["b2"]

    # 循环(梯度下降)
    for i in range(0, num_iterations):

        # 向前传播。输入:“X,参数”。输出:“A2,缓存”。
        A2, cache = forward_propagation(X, parameters)

        # 损失函数。输入:“A2, Y，参数”。输出:“损失”。
        cost = compute_cost(A2, Y, parameters)

        # 反向传播。输入:“参数，缓存，X, Y”。输出:“梯度”。
        grads = backward_propagation(parameters, cache, X, Y)

        # 更新梯度下降参数。参数输入:“梯度”。输出:“参数”
        parameters = update_parameters(parameters, grads)

        # 每1000次迭代打印成本
        if print_cost and i % 1000 == 0:
            print ("Cost after iteration %i: %f" %(i, cost))

    return parameters

# 验证
X_assess, Y_assess = nn_model_test_case()

parameters = nn_model(X_assess, Y_assess, 4, num_iterations=10000, print_cost=False)
print("W1 = " + str(parameters["W1"]))
print("b1 = " + str(parameters["b1"]))
print("W2 = " + str(parameters["W2"]))
print("b2 = " + str(parameters["b2"]))

# 五，预测=====================================================================================
# 实现predic()函数=============================================================================
def predict(parameters, X):
    """
    使用学到的参数，为X中的每个示例预测一个类

    参数:
    参数——包含参数的python字典
    X——大小(n_x, m)的输入数据

    返回
    预测——我们模型的预测向量(红色:0 /蓝色:1)
    """
    # 使用前向传播计算概率，并使用0.5作为阈值将其分类为0/1。
    A2, cache = forward_propagation(X, parameters)
    predictions = np.round(A2)

    return predictions

# 验证
parameters, X_assess = predict_test_case()

predictions = predict(parameters, X_assess)
print("predictions mean = " + str(np.mean(predictions)))

# 用n_h维隐藏层构建一个模型
parameters = nn_model(X, Y, n_h = 4, num_iterations = 10000, print_cost=True)

# 绘制决策边界
plot_decision_boundary(lambda x: predict(parameters, x.T), X, Y)
plt.title("Decision Boundary for hidden layer size " + str(4))
plt.show()

# 打印精度
predictions = predict(parameters, X)
print ('Accuracy: %d' % float((np.dot(Y,predictions.T) + np.dot(1-Y,1-predictions.T))/float(Y.size)*100) + '%')

# 六，调节隐含层大小
plt.figure(figsize=(16, 32))
hidden_layer_sizes = [1, 2, 3, 4, 5, 10, 20]
for i, n_h in enumerate(hidden_layer_sizes):
    plt.subplot(5, 2, i+1)
    plt.title('Hidden Layer of size %d' % n_h)
    parameters = nn_model(X, Y, n_h, num_iterations = 5000)
    plot_decision_boundary(lambda x: predict(parameters, x.T), X, Y)
    predictions = predict(parameters, X)
    accuracy = float((np.dot(Y,predictions.T) + np.dot(1-Y,1-predictions.T))/float(Y.size)*100)
    print ("Accuracy for {} hidden units: {} %".format(n_h, accuracy))
plt.show()

